Notre méthode
À chaque étape, la même règle : l’IA produit, l’ingénieur décide. Voici comment cette frontière se traduit du premier cadrage à la mise en production — et pourquoi elle passe exactement là.
01
L’IA : lit le code existant, propose un plan
L’ingénieur : arbitre le périmètre
Tout commence par une lecture. L’IA parcourt le dépôt et propose une cartographie — modules, dépendances, zones de risque — plus vite qu’aucun humain. Puis un ingénieur s’assoit avec vous : ce qui entre dans le périmètre, ce qui n’y entre pas, ce qui peut attendre. Cette conversation-là, aucun outil ne la remplace, parce qu’elle porte sur votre métier, pas sur votre code.
02
L’IA : écrit le code répétitif et les tests
L’ingénieur : conçoit l’architecture, fixe les contraintes
L’ingénieur découpe, nomme, fixe les contraintes — puis délègue le mécanique. L’IA écrit vite les squelettes, les tests, les conversions ; elle se trompe aussi avec assurance, et c’est pour ça que rien de ce qu’elle produit n’est présumé juste. Le code arrive en itérations courtes, dans votre dépôt, sous vos conventions de nommage — pas dans un coin à part que vous découvririez à la fin.
03
L’IA : prépare la merge request
L’ingénieur : relit, approuve ou refuse — jamais l’inverse
C’est le barreau qui porte tout le reste. Chaque merge request est relue par un ingénieur nommé — pas « l’équipe », pas « le process » : un nom, tracé dans votre historique Git. Il approuve, demande une reprise ou refuse. La relecture n’est pas une formalité de fin de chaîne, c’est l’acte d’ingénierie central du modèle : celui qui transforme du texte généré en code assumé.
04
L’IA : exécute la non-régression
L’ingénieur : valide la recette métier
Les tests partent du comportement attendu, jamais du code écrit — un test dérivé du code ne fait que photographier ses bugs. L’IA rejoue la non-régression à chaque livraison et signale les tests devenus muets. L’ingénieur valide la recette avec vous, sur vos cas réels : c’est votre métier qui dit si c’est juste, pas notre suite de tests.
05
L’IA : prépare le déploiement
L’ingénieur : déclenche, et assume
Le déploiement est préparé, documenté, réversible — et déclenché par un humain qui engage son nom, jamais par un automatisme qui engage le vôtre. Après la mise en production, le binôme qui a construit reste celui qui répond : un incident bloquant est pris en charge sous 4 h ouvrées, et les seuils sont au contrat, pas dans une plaquette.
Sécurité et souveraineté
Développer avec l’IA, c’est envoyer du code à des outils tiers. Nous ne prétendons pas le contraire : nous le cadrons. Les outils que nous utilisons sont nommés — Claude, Mistral, Codex — sous des offres dont les conditions excluent l’entraînement des modèles sur vos données, vérifiées à chaque renouvellement.
Ne sort que le code nécessaire à la tâche : jamais vos secrets d’exécution, jamais vos données de production. Chaque envoi est cadré et journalisé — vous pouvez demander les journaux, nous préférons que vous le fassiez. Le site et vos données sont hébergés en France. Et tout ce que nous produisons vit dans votre Git, sous votre licence : la réversibilité est une clause de sortie, pas une intention.